Mô hình AI IRIS của MIT giải mã các tín hiệu định hình tế bào phôi
Các nhà nghiên cứu tại MIT và Viện Whitehead đã xây dựng IRIS, một mạng nơ-ron suy ra những tín hiệu hóa học mà tế bào đã nhận trong quá trình phát triển, dựa trên hoạt động gen của chúng.

Nhóm nghiên cứu do Giáo sư trợ giảng sinh học Pulin Li của MIT và nghiên cứu sinh Nicholas Hutchins dẫn dắt đã phát triển IRIS, một mô hình học máy có thể xác định các tín hiệu mà tế bào trong phôi đang phát triển đã tiếp nhận. Công trình nghiên cứu truy cập mở này được đăng trên tạp chí Nature Methods ngày 8 tháng 9 năm 2026. Ông Li cũng là thành viên của Viện Nghiên cứu Y sinh Whitehead.
Các tế bào gốc trong phôi trở thành tế bào não, tế bào gan hay tế bào cơ chuyên biệt một phần nhờ những thông điệp hóa học trao đổi với các tế bào lân cận. Những thông điệp này truyền qua các con đường truyền tín hiệu nhiều bước, bật hoặc tắt những gen cụ thể. Vì các nhà khoa học từng tin rằng các con đường này hoạt động rất khác nhau giữa các loại tế bào, việc lập bản đồ chúng đòi hỏi kiểm tra từng con đường trên từng loại tế bào, một công việc chậm chạp và tốn nhiều công sức.
Dấu hiệu nhận dạng nhất quán cho từng con đường
Các nhà nghiên cứu nhận thấy mỗi con đường truyền tín hiệu để lại một kiểu hoạt động gen đặc trưng, và dấu hiệu này giữ ổn định qua các loại tế bào khác nhau. IRIS, một mạng nơ-ron, đọc toàn bộ biểu hiện gen của tế bào và ước tính những con đường nào đang hoạt động tại những thời điểm cụ thể, kể cả ở các loại tế bào mà mô hình chưa từng được huấn luyện. Ông Li ví điều này với các trợ lý giọng nói được huấn luyện chủ yếu bằng tiếng Anh nhưng vẫn nhận diện được các ngôn ngữ khác, và gọi đó là học chuyển giao.
Mô hình được huấn luyện trên dữ liệu thực nghiệm theo dõi cách hàng nghìn tế bào gốc phôi người đáp ứng với hàng chục tổ hợp của sáu con đường truyền tín hiệu chính ở nhiều giai đoạn phát triển. Sau đó, nhóm thử nghiệm mô hình trên các tế bào đơn lẻ từ phôi chuột trong giai đoạn tạo mầm, khi các tế bào nhanh chóng phân hóa thành những số phận khác nhau. IRIS dự đoán chính xác thời điểm và vị trí các con đường được kích hoạt ở những tế bào đang hướng tới mô tim, ruột, cơ và tủy sống.
Được xác nhận trong phát triển phổi
Khi được hỏi cần những tín hiệu nào để tạo ra một loại tế bào quan trọng cho sự phát triển của phổi, IRIS dự đoán rằng kích hoạt một con đường cụ thể sẽ đẩy tế bào về phía đặc tính phổi, và các thí nghiệm trên phôi chuột đã xác nhận điều này. "IRIS đang giúp chúng tôi giải mã ngôn ngữ mà các tế bào dùng để giao tiếp với nhau", Hutchins nói.
Các nhà nghiên cứu cho rằng phương pháp này có thể đẩy nhanh kỹ thuật tạo tế bào gốc phục vụ y học tái tạo và cải thiện organoid, tức các mô hình 3D thu nhỏ của cơ quan dùng để nghiên cứu bệnh và thử nghiệm thuốc. Mô phổi nuôi trong phòng thí nghiệm tốt hơn có thể hỗ trợ nghiên cứu hen suyễn, ung thư phổi và xơ phổi, giúp đánh giá các liệu pháp tiềm năng và cuối cùng định hướng điều trị phục hồi mô bị tổn thương.
Bình luận
Chưa có bình luận nào. Hãy bắt đầu thảo luận hoặc đặt câu hỏi.
Liên quan
Apollo Research cho biết mô hình GLM-5.3 của phòng thí nghiệm Trung Quốc Z.ai đã tự động cân nhắc xem hành vi của nó trong các đánh giá an toàn có thể ảnh hưởng thế nào đến việc huấn luyện các phiên bản tương lai.
OpenAI đã đăng hàng trăm kết quả toán học từ một mô hình AI chưa phát hành lên GitHub, nhận được cả lời khen, hoài nghi và lời kêu gọi tẩy chay.
Các nhà nghiên cứu Microsoft đã công bố trên tạp chí Nature một phương pháp học máy, PBC, giúp hiệu chỉnh các sai số có hệ thống trong mô hình dự báo hiện có, nhờ đó nâng cao độ chính xác của dự báo từ hai đến sáu tuần tới.


